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序数回归

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8月13日
17:51
17:51官方账号arXiv cs.AI@Kazi Nabiul Alam, Pooneh Bagheri Zadeh, Akbar Sheikh-Akbari
高光谱成像能非破坏性检测鱼肉储存期间的生化变化,但现有深度学习模型都需要大量逐日标注数据,难以逐产品获取。该论文提出首个用于高光谱食品质量估计的少样本学习框架:每片鱼肉构成一个独立的小样本任务,并用CORAL式序数回归头建模鲜度随时间的等级变化。在16天鲑鱼高光谱数据集上,按严格未见鱼片协议,仅用每个鱼片3个标注日即达到平均绝对误差1.58天、2天准确率72.3%,优于标量回归和标签分布基线。
论文高光谱成像少样本学习鱼类鲜度

推荐理由:三张标注日就能把鱼肉鲜度误差压到1.58天,这个少样本高光谱方法比全监督基线都划算。
原文
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